Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn
Mô tả :
Hình ảnh mở là tập dữ liệu gồm ~9 triệu hình ảnh đã được chú thích bằng nhãn cấp độ hình ảnh và hộp giới hạn đối tượng.
Tập huấn luyện của V4 chứa 14,6 triệu hộp giới hạn cho 600 lớp đối tượng trên 1,74 triệu hình ảnh, khiến nó trở thành tập dữ liệu lớn nhất hiện có với các chú thích vị trí đối tượng. Các hộp phần lớn được vẽ thủ công bởi các nhà chú thích chuyên nghiệp để đảm bảo tính chính xác và nhất quán. Hình ảnh rất đa dạng và thường chứa các cảnh phức tạp với nhiều đối tượng (trung bình 8,4 điểm trên mỗi hình ảnh). Ngoài ra, tập dữ liệu được chú thích bằng các nhãn cấp độ hình ảnh trải rộng trên hàng nghìn lớp.
Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã
Trang chủ : https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
Mã nguồn :
tfds.datasets.open_images_v4.Builder
Phiên bản :
-
2.0.0
(mặc định): API phân tách mới ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Kích thước tải xuống :
565.11 GiB
Tự động lưu vào bộ nhớ cache ( tài liệu ): Không
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'test' | 125,436 |
'train' | 1.743.042 |
'validation' | 41,620 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'bobjects': Sequence({
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'is_depiction': int8,
'is_group_of': int8,
'is_inside': int8,
'is_occluded': int8,
'is_truncated': int8,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=601),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
}),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
'objects': Sequence({
'confidence': int32,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=19995),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
}),
'objects_trainable': Sequence({
'confidence': int32,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=7186),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
}),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Dtype | Sự mô tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
đối tượng | Sự phối hợp | |||
đối tượng/bbox | Tính năng BBox | (4,) | phao32 | |
đối tượng/is_depiction | tenxơ | int8 | ||
đối tượng/is_group_of | tenxơ | int8 | ||
đối tượng/is_inside | tenxơ | int8 | ||
đối tượng/is_occluded | tenxơ | int8 | ||
đối tượng/is_truncate | tenxơ | int8 | ||
đối tượng/nhãn | LớpNhãn | int64 | ||
đối tượng/nguồn | LớpNhãn | int64 | ||
hình ảnh | Hình ảnh | (Không, Không có, 3) | uint8 | |
hình ảnh/tên tập tin | Chữ | sợi dây | ||
các đối tượng | Sự phối hợp | |||
đối tượng / sự tự tin | tenxơ | int32 | ||
đối tượng/nhãn | LớpNhãn | int64 | ||
đối tượng/nguồn | LớpNhãn | int64 | ||
đối tượng_có thể đào tạo | Sự phối hợp | |||
đối tượng_có thể đào tạo/sự tự tin | tenxơ | int32 | ||
đối tượng_có thể đào tạo/nhãn | LớpNhãn | int64 | ||
đối tượng_có thể đào tạo/nguồn | LớpNhãn | int64 |
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):None
trích dẫn :
@article{OpenImages,
author = {Alina Kuznetsova and
Hassan Rom and
Neil Alldrin and
Jasper Uijlings and
Ivan Krasin and
Jordi Pont-Tuset and
Shahab Kamali and
Stefan Popov and
Matteo Malloci and
Tom Duerig and
Vittorio Ferrari},
title = {The Open Images Dataset V4: Unified image classification,
object detection, and visual relationship detection at scale},
year = {2018},
journal = {arXiv:1811.00982}
}
@article{OpenImages2,
author = {Krasin, Ivan and
Duerig, Tom and
Alldrin, Neil and
Ferrari, Vittorio
and Abu-El-Haija, Sami and
Kuznetsova, Alina and
Rom, Hassan and
Uijlings, Jasper and
Popov, Stefan and
Kamali, Shahab and
Malloci, Matteo and
Pont-Tuset, Jordi and
Veit, Andreas and
Belongie, Serge and
Gomes, Victor and
Gupta, Abhinav and
Sun, Chen and
Chechik, Gal and
Cai, David and
Feng, Zheyun and
Narayanan, Dhyanesh and
Murphy, Kevin},
title = {OpenImages: A public dataset for large-scale multi-label and
multi-class image classification.},
journal = {Dataset available from
https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html},
year={2017}
}
open_images_v4/ original (cấu hình mặc định)
Mô tả cấu hình : Hình ảnh ở độ phân giải và chất lượng ban đầu.
Kích thước tập dữ liệu :
562.42 GiB
Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
open_images_v4/300k
Mô tả cấu hình : Hình ảnh có khoảng 300.000 pixel, ở chất lượng 72 JPEG.
Kích thước tập dữ liệu :
81.92 GiB
Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
open_images_v4/200k
Mô tả cấu hình : Hình ảnh có khoảng 200.000 pixel, ở chất lượng 72 JPEG.
Kích thước tập dữ liệu :
60.70 GiB
Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):